Automatización de Pruebas con Selenium y Python

Este curso intensivo y práctico aborda técnicas avanzadas de Python, mejores prácticas de ingeniería y patrones de diseño ampliamente utilizados para construir aplicaciones en Python mantenibles, comprobables y de alto rendimiento. Hace énfasis en herramientas modernas, tipado, modelos de concurrencia, patrones de arquitectura y flujos de trabajo listos para producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python de nivel intermedio a avanzado que desean adoptar prácticas y patrones profesionales para sistemas de Python de grado productivo.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar tipado en Python, dataclasses y verificación de tipos para aumentar la fiabilidad del código.
• Utilizar patrones de diseño y principios de arquitectura para estructurar aplicaciones robustas.
• Implementar correctamente la concurrencia y el paralelismo usando asyncio y multiprocessing.
• Construir código bien probado con pytest, pruebas basadas en propiedades (property-based testing) y pipelines de CI.
• Realizar perfilado, optimización y endurecimiento de aplicaciones Python para producción.
• Empaquetar, distribuir e implementar proyectos Python utilizando herramientas modernas y contenedores.

Formato del curso

• Lecciones interactivas y demostraciones breves.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de codificación cada día.
• Mini-proyecto final que integra patrones, pruebas e implementación.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada o centrada en un área específica (datos, web o infraestructura), póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

En esta capacitación en vivo y con instructor en Venezuela, los participantes aprenderán cómo mejorar una suite de pruebas automatizadas utilizando técnicas avanzadas para impulsar Selenium.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Resolver problemas complejos de automatización de pruebas en aplicaciones web con Selenium.
• Aplicar expresiones regulares y técnicas de verificación basadas en patrones.
• Manejar excepciones que detienen la ejecución de las pruebas.
• Buscar objetos web de manera programática.
• Capturar datos dinámicamente desde controles web.
• Crear un marco de trabajo para pruebas basadas en datos.
• Distribuir las pruebas con Selenium Grid.

Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar e implementar sistemas autónomos (agentes) utilizando Python. Cubre el ciclo del agente, integraciones de herramientas, gestión de memoria y estado, patrones de orquestación, controles de seguridad y consideraciones para entornos de producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML y desarrolladores de IA y software de nivel intermedio a avanzado que desean construir agentes autónomos robustos y listos para producción usando Python.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar el ciclo del agente y los flujos de toma de decisiones.
• Integrar herramientas y APIs externas para ampliar las capacidades del agente.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para los agentes.
• Coordinar orquestaciones multietapa y la composabilidad entre agentes.
• Aplicar las mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos donde se construyen agentes con Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos desplegables.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Se centra en enfoques prácticos para la Ciencia de Datos e IA utilizando Python, brindando a los profesionales las habilidades necesarias para explorar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por IA en contextos empresariales. Aborda flujos de trabajo CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo con TensorFlow, procesamiento de lenguaje natural, big data con Spark, y narrativas basadas en datos. Es ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y capacitación analítica lista para el mercado laboral.

La Inteligencia Artificial con Python implica el desarrollo de sistemas inteligentes utilizando la amplia ecosistema de bibliotecas de IA y aprendizaje automático de Python.

Esta formación presencial (en línea o in situ) está dirigida a programadores de Python con nivel intermedio que desean diseñar, implementar y desplegar soluciones de IA utilizando Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar algoritmos de IA usando las bibliotecas principales de IA de Python.
• Trabajar con modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Integrar soluciones de IA en aplicaciones y flujos de trabajo existentes.
• Evaluar el rendimiento de los modelos y optimizarlos para precisión y eficiencia.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Montón de ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

IA aplicada desde cero en Python proporciona a programadores y analistas de datos las técnicas fundamentales para construir soluciones de aprendizaje automático desde la base utilizando Python. Cubre los principios básicos del aprendizaje supervisado (clasificación y regresión), el aprendizaje no supervisado (agrupamiento y detección de anomalías) y las arquitecturas avanzadas de redes neuronales. Examina métodos probados para trabajar con scikit-learn, Apache Spark MLlib y cuadernos de Jupyter en el desarrollo práctico de IA. Ayuda a los profesionales a implementar modelos prácticos de aprendizaje automático, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados para resolver problemas del mundo real.

Esta formación presencial impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o en las instalaciones) está dirigida a desarrolladores de Python de nivel intermedio que desean mejorar su experiencia de desarrollo con AWS Cloud9.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y ajustar AWS Cloud9 para el desarrollo de Python.
• Comprender la interfaz y las funciones del IDE de AWS Cloud9.
• Escribir, depurar e implementar aplicaciones Python en AWS Cloud9.
• Colaborar con otros desarrolladores utilizando la plataforma AWS Cloud9.
• Integrar AWS Cloud9 con otros servicios de AWS para implementaciones avanzadas.

GitHub Copilot

Resumen del curso

Esta capacitación práctica está diseñada para profesionales con antecedentes en ingeniería de datos que desean desarrollar habilidades aplicadas en inteligencia artificial, Python y modelos de lenguaje grande. El curso se centra en aplicaciones del mundo real, abarcando el uso de modelos, ingeniería de instrucciones (prompt engineering) y construcción de soluciones potenciadas por IA. Los participantes realizarán ejercicios progresivos que van desde los conceptos básicos hasta la creación de flujos de trabajo de IA desplegables.

Formato de la capacitación

• Capacitación presencial en aula

• Sesiones guiadas por un instructor con práctica dirigida

• Discusiones interactivas y estudios de caso del mundo real

• Ejercicios prácticos diarios

Objetivos del curso

• Comprender los conceptos fundamentales de IA y aprendizaje automático relevantes para aplicaciones modernas

• Fortalecer las habilidades en Python para el desarrollo de IA y flujos de datos

• Aprender cómo funcionan los modelos de lenguaje grande y cómo utilizarlos eficazmente

• Diseñar y optimizar instrucciones (prompts) para obtener resultados confiables

• Construir soluciones integrales de IA utilizando APIs y marcos de trabajo

• Integrar la IA en pipelines de ingeniería de datos

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python y analistas de datos de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en el análisis y la manipulación de datos utilizando Pandas y NumPy.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
• Crear una aplicación de análisis de datos usando Pandas y NumPy.
• Ejecutar operaciones avanzadas de limpieza, ordenamiento y filtrado de datos.
• Realizar operaciones de agregación y analizar datos de series temporales.
• Visualizar datos utilizando Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
• Depurar y optimizar el código de análisis de datos.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores que desean utilizar la pila FARM (FastAPI, React y MongoDB) para construir aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB.
• Comprender los conceptos clave, características y beneficios de la pila FARM.
• Aprender a construir APIs REST con FastAPI.
• Aprender a diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrollar, probar e implementar aplicaciones (frontend y backend) utilizando la pila FARM.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Venezuela (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores que desean utilizar FastAPI con Python para construir, probar e implementar APIs RESTful de manera más fácil y rápida.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para crear APIs con Python y FastAPI.
• Crear APIs de forma más rápida y sencilla utilizando la biblioteca FastAPI.
• Aprender a crear modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
• Conectar las APIs a una base de datos utilizando SQLAlchemy.
• Implementar seguridad y autenticación en las APIs mediante las herramientas de FastAPI.
• Construir imágenes de contenedores e implementar APIs web en un servidor en la nube.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) introduce a los participantes en las pruebas automatizadas con Selenium WebDriver y C# en Visual Studio. Si no tienes experiencia programando en C# o deseas repasar este lenguaje, te recomendamos el curso: C# para Ingenieros de Pruebas Automatizadas.

Este curso ofrece formación para la gestión de proyectos de pruebas utilizando el conjunto de herramientas Selenium y las pruebas continuas con Jenkins.

Público Objetivo:

• Ingenieros de pruebas de software
• Desarrolladores de software involucrados en desarrollo ágil
• Gestores de lanzamiento
• Ingenieros QA

Al finalizar la formación en Selenium, los participantes podrán:

• Utilizar el conjunto de herramientas Selenium de manera efectiva en proyectos reales
• Emplear Selenium para pruebas entre navegadores
• Distribuir las pruebas utilizando Selenium Grid
• Ejecutar pruebas de regresión con Selenium en Jenkins
• Preparar informes de pruebas e informes periódicos usando Jenkins

Este curso ofrece capacitación para la gestión de proyectos de prueba y proporciona experiencia práctica en aplicaciones web, automatización funcional de pruebas y automatización de pruebas entre navegadores utilizando la suite de pruebas Selenium.

El público objetivo de este curso son ingenieros de prueba de software y probadores manuales.

Al finalizar la formación, los participantes serán capaces de utilizar eficazmente Selenium WebDriver en proyectos reales.